勾配ブースティングの回帰はある？

2024年6月8日

はい、勾配ブースティングは回帰問題にも適用可能です。この手法は、勾配ブースティング回帰（Gradient Boosting Regression）として知られています。勾配ブースティング回帰は、連続値の目的変数を予測するために使用されます。

勾配ブースティング回帰では、複数の決定木を組み合わせて強力な回帰モデルを構築します。基本的な考え方は、前の決定木の残差を次の決定木の目的変数として使用し、残差を最小化するように新しい決定木を追加していくことです。最終的な予測は、すべての決定木の予測値の加重平均を取ることで得られます。

勾配ブースティング回帰は、以下のような特徴を持ちます。

1. 高い予測性能: 勾配ブースティングは、多くの場合、他の回帰手法と比較して高い予測性能を提供します。

2. ロバスト性: 過学習に対する強い耐性を持ち、外れ値やノイズに対しても頑健です。

3. 柔軟性: 勾配ブースティングは、様々なタイプのデータに適用可能であり、非線形な関係をモデル化することができます。

4. ハイパーパラメータの調整: ただし、適切なハイパーパラメータの調整が必要であり、モデルのトレーニングには多くの計算資源が必要です。

勾配ブースティング回帰は、多くの回帰問題において優れた選択肢となりますが、モデルのトレーニングには計算コストがかかることに留意する必要があります。